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분산 시스템 환경에서 마이크로서비스 간의 요청 흐름을 추적하는 것은 서비스 운영 안정성을 높이는 핵심입니다. 이번 글에서는 Spring Boot 애플리케이션에 분산 트레이싱을 적용하는 방법과 실제 오픈소스 도구 Zipkin, OpenTelemetry 등을 연동하는 실전 전략을 다룹니다.

마이크로서비스에서의 '보이지 않는 호출'

Spring Boot는 마이크로서비스 아키텍처를 손쉽게 구현할 수 있도록 도와주는 프레임워크지만, 서비스가 여러 개로 나뉘면 트랜잭션이나 요청 흐름이 어디에서 시작해 어디에서 병목이 발생하는지 파악하기 어려워집니다. 특히 각 서비스가 독립적으로 배포되고 통신은 HTTP/gRPC 등으로 비동기화되는 구조라면, 단순한 로그만으로는 전파 흐름을 추적하는 데 한계가 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 분산 트레이싱(Distributed Tracing) 이 필요합니다.

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분산 트레이싱이란?

분산 트레이싱은 각 마이크로서비스에서 발생하는 요청을 고유하게 식별하고, 그 요청의 전체 흐름(예: A → B → C → DB)을 시각화하거나 분석할 수 있도록 해줍니다.

핵심 요소는 다음과 같습니다.

• Trace ID: 전체 요청 흐름을 식별하는 고유 ID
• Span ID: 각 서비스 내 단일 작업을 나타내는 ID
• Parent-Child 관계: 각 요청 흐름의 상하 관계 파악
• 전파(Propagation): HTTP 헤더나 gRPC 메타데이터를 통해 Trace 정보를 전달

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Spring Boot에서 분산 트레이싱을 적용하는 방법

대표적인 두 가지 접근 방식은 다음과 같습니다.

1. Spring Cloud Sleuth + Zipkin

• Spring Cloud Sleuth는 Spring Boot에서 자동으로 Trace/Span을 생성하고, HTTP 요청 간 ID를 전파하는 역할을 합니다.
• Zipkin은 시각화 및 저장소 역할을 하는 트레이싱 서버입니다.

<!-- build.gradle 혹은 pom.xml -->
dependencies {
    implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth'
    implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-zipkin'
}

# application.yml 설정 예시
spring:
  zipkin:
    base-url: http://localhost:9411
  sleuth:
    sampler:
      probability: 1.0  # 전체 트레이스 수집

Zipkin 서버는 Docker를 이용해 간단하게 실행할 수 있습니다.

docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

2. OpenTelemetry + Jaeger

보다 최신 표준 기반의 추적을 원한다면 OpenTelemetry를 사용하는 것도 좋은 선택입니다.

<!-- OpenTelemetry SDK 및 Exporter 의존성 -->
<dependency>
    <groupId>io.opentelemetry</groupId>
    <artifactId>opentelemetry-sdk</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.opentelemetry</groupId>
    <artifactId>opentelemetry-exporter-jaeger</artifactId>
</dependency>

OpenTelemetry는 Sleuth보다 더 유연하고 베ンダ 중립적인 분산 추적 시스템을 구축할 수 있게 도와줍니다. Java Agent를 붙여 instrumentation을 자동화하는 것도 가능합니다.

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실제 적용 시 유의사항

• Sampling Rate 조절: 모든 요청을 추적하면 오버헤드가 발생할 수 있으므로 확률 설정이 중요합니다.
• 로그와 Trace ID 연동: 로그 시스템(SLF4J 등)과 연계해 Trace ID를 로그에 함께 남기면 디버깅이 쉬워집니다.
• 비동기 작업 연계: 비동기 요청(Future, Reactor, WebClient 등)에서도 컨텍스트가 유지되도록 설정이 필요합니다.
• 보안 이슈 고려: Trace ID는 외부에 노출되지 않도록 주의해야 하며, 민감한 정보는 포함하지 말아야 합니다.

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정리

Spring Boot에서 분산 트레이싱을 적용하는 것은 단순한 모니터링을 넘어, 시스템의 병목과 장애 원인을 빠르게 식별하고 개선하는 데 매우 효과적입니다. Zipkin을 활용한 Spring Cloud Sleuth 또는 OpenTelemetry를 통한 Jaeger 연동은 마이크로서비스 운영의 필수 도구가 되고 있습니다.

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다음 회차 예고:
Spring Boot 시리즈 39편에서는 Spring Boot 프로젝트에 Sentry를 연동하여 에러를 실시간으로 감지하고 알림 받는 전략에 대해 자세히 다뤄보겠습니다.